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【機器學習】正確率(Precision)和召回率(Recall)

在二分類問題中,

  • 如果將一個正例判別為正例,那這就是一個真正例(True Positive, TP);
  • 如果將一個反例判別為反例,那麼這就是一個真反例(True Negative,TN);
  • 如果將一個正例錯誤的判別為反例,那麼這就是一個偽反例(False Negative);
  • 如果將一個反例錯誤的判別為正例,那麼這就是一個偽正例(False Positive, FP)。

 

一、正確率(Precision)

TP/(TP+FP)

給出的是預測為正例的樣本中的真正正例的比例。

二、召回率(Recall)

TP/(TP+FN)

給出的是預測為正例的真實正例佔所有真實正例的比例。